作者 | 金旺

來源 | 科技行者

預計2027年，云數(shù)據(jù)庫將占據(jù)整個數(shù)據(jù)庫市場份額的70%。

這是Gartner在2019年給出的預測數(shù)據(jù)，從Gartner最新的統(tǒng)計數(shù)據(jù)來看，截至2023年年底，云數(shù)據(jù)庫在整個數(shù)據(jù)庫市場中占比已經(jīng)高達61%，這時的云數(shù)據(jù)庫已經(jīng)成為大勢所趨。

與此同時，人工智能技術的驟變，開始影響數(shù)據(jù)庫產(chǎn)業(yè)，數(shù)據(jù)庫再次成為人工智能從技術到商業(yè)化的一個關鍵平臺。

Gartner高級研究總監(jiān)顧星宇指出，“到2028年，80%的生成式AI業(yè)務應用將在企業(yè)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)管理平臺上開發(fā)，從而將實施復雜性和交付時間縮短50%。”

作為云數(shù)據(jù)庫的堅實擁躉，阿里云智能集團副總裁、阿里云智能數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品事業(yè)部負責人李飛飛則斷言，“第一波人工智能浪潮是由Native AI群體掀起，但在人工智能進入下半場后，本質(zhì)上已經(jīng)回歸到系統(tǒng)領域，回到了工程化問題上。”

也是在這時，阿里云PolarDB看到了他們的機會，進行了又一次產(chǎn)品迭代，也面向人工智能推出了PolarDB-Model as an Operator。

01 千機集群打出一個世界紀錄

2月26日，在2025阿里云PolarDB開發(fā)者大會上，阿里云官宣，PolarDB登頂全球數(shù)據(jù)庫性能及性價比排行榜， 并刷新了TPC-C性能和性價比雙榜的世界紀錄。

TPC-C測試，是由國際數(shù)據(jù)庫事務處理性能委員會（TPC）組織制定的模擬電商訂單服務場景，針對數(shù)據(jù)庫在線事務處理（OLTP）系統(tǒng)性能的一場長達40小時的極限基準測試。

其中，數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)需要在極限壓力下運行8小時以上，在這期間，tpmC的波動率不能超過2%，還要保證數(shù)據(jù)正確率為100%，與此同時，測試模型還會模擬各種硬件故障情況，參與測試的產(chǎn)品需要確保數(shù)據(jù)不丟失，并能快速恢復正常性能。

這一基準測試歷來也有著數(shù)據(jù)庫領域“奧林匹克”之稱。

正是在這樣一個極為嚴苛的數(shù)據(jù)庫測試中，阿里云PolarDB團隊在2025年1月27日用1170臺物理機搭建了一個PolarDB集群，這個集群擁有2340個PolarDB主節(jié)點和2340個PolarDB從節(jié)點，最終支撐1.6億家商店、16億用戶跑出了每分鐘20.55億筆交易（tpmC），刷新了TPC-C性能排行榜，打破了世界紀錄。

在這次TPC-C測試過程中，阿里云PolarDB數(shù)據(jù)庫還刷新了另外三項成績：

第一，使用物理機數(shù)量相較于此前紀錄保持者（1650臺）少了三分之一；

第二，單虛擬核性能達到了18297tpmC，是此前紀錄保持者的1.8倍；

第三，單位成本0.8元（price/tpmC），是此前紀錄保持者的60%。

為什么PolarDB能在這場全行業(yè)矚目的基準測試中打出這樣的成績？

這其中的原因之一是PolarDB集群網(wǎng)絡部署從去年的25G Lossless RDMA升級到了100G Lossy高性能RDMA網(wǎng)絡，基于這樣的RDMA網(wǎng)絡，PolarDB團隊可以搭建連接數(shù)千臺，乃至上萬臺物理機的集群，并實現(xiàn)了高性能事務一致性執(zhí)行能力，多節(jié)點復制能力也由此提升了1倍。

具體到TPC-C測試中，這樣的高性能RDMA網(wǎng)絡帶來的一個變化是，PolarDB的上千臺物理機集群跨機業(yè)務對性能的影響得以被控制到7%以內(nèi)。

據(jù)阿里云智能集團數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品事業(yè)部PolarDB MySQL及PostgreSQL負責人楊辛軍在發(fā)布會上透露，“PolarDB這次打榜最終達到的20.55億tpmC成績并不是我們的極限，實際上，PolarDB可以跑得更好。”

TPC-C是一個相當真實的情景模擬，它會模擬用戶在電商進行購買操作，這其中，每個商店能夠支持的客戶人數(shù)和交易速度都有限制，每個商店僅支持10個虛擬用戶同時進行交易，商品數(shù)量也有一定限制，因此，最終交易性能與商品數(shù)量相關。

據(jù)楊辛軍介紹，“我們打榜后發(fā)現(xiàn)，我們的限制并不是單機性能，而是存儲，由于我們當時并沒有購買足夠的存儲資源，如果當時我們購買了更更存儲資源，我們打出的成績理論上可以再提升，在相同物理機和節(jié)點數(shù)量下一直可以提升到28億tpmC。”

而之所以會有這次打榜，楊辛軍告訴我們，“這其實相當于是一次檢閱，在PolarDB的新升級的硬件上線給所有用戶用之前進行的一次檢閱，而這些硬件在打榜后，最終將會進入商用市場，為用戶提供服務。”

一并在這次發(fā)布會上發(fā)布的，不只有隨PolarDB打破世界紀錄并將進入市場的數(shù)據(jù)庫集群，還有阿里云第一個CXL Switch內(nèi)存池數(shù)據(jù)庫。

02 打破“內(nèi)存墻”，CXL-Powered PolarDB亮相

作為新一代云原生數(shù)據(jù)庫，PolarDB的獨特之處在哪里？

李飛飛給出的解釋是：

“PolarDB通過三層解耦架構(gòu)，在數(shù)據(jù)中心規(guī)模上實現(xiàn)了馮諾依曼架構(gòu)，將擁有成千上萬臺服務器的數(shù)據(jù)中心變成一臺實現(xiàn)了計算、內(nèi)存、存儲三層解構(gòu)的云原生計算機。”

基于這樣的技術架構(gòu)，PolarDB此次正式對外預發(fā)布了第一臺基于CXL Switch的數(shù)據(jù)庫專屬機型。

什么是CXL？

CXL是基于PCIe一種新型高速互聯(lián)技術，旨在解決計算系統(tǒng)中數(shù)據(jù)處理延遲、速度減慢和可擴展性問題，提供更高的數(shù)據(jù)吞吐量和更低的延時的接口標準，可以連接CPU、GPU、DRAM、存儲設備，解決CPU與設備、設備與設備之間的內(nèi)存鴻溝。

在當下大模型時代，內(nèi)存發(fā)展與算力增長速度的不匹配導致了“內(nèi)存墻”問題的出現(xiàn)，基于CXL Switch的數(shù)據(jù)庫專屬機型在硬件上契合了PolarDB的三層解耦架構(gòu)，并為解決大模型的“內(nèi)存墻”問題提供了解決思路。

據(jù)楊辛軍介紹，“以配備單根256GB內(nèi)存、連接7臺物理機的CXL Switch內(nèi)存池的PolarDB數(shù)據(jù)庫為例，一個機柜可以支持16TB的內(nèi)存容量，這時，每臺物理機都可以使用這16TB內(nèi)存容量。”

PolarDB通過使用CXL技術構(gòu)建三層分離數(shù)據(jù)庫，部署在遠端的數(shù)據(jù)庫并沒有因為跨機和跨地域?qū)е聰?shù)據(jù)庫性能下降，反而擴展性提升了3倍，而通過遠端數(shù)據(jù)庫替代本地數(shù)據(jù)庫的形式，數(shù)據(jù)庫成本也得以下降了50%。

對于基于CXL Switch內(nèi)存池化的機型，李飛飛在接受媒體采訪時特別強調(diào)，“我們并不是要做線下市場、做一體機，這些機型最終都將會用到公共云上的PolarDB專屬資源池構(gòu)建中。”

PolarDB在Kernel層有各類壓縮算法，但李飛飛認為，“僅做這些還不夠，PolarDB還需要在磁盤SSD的控制上做優(yōu)化，由此才能真正做到軟硬件協(xié)同創(chuàng)新。”

李飛飛指出，“云原生是必然趨勢，任何系統(tǒng)向前演進僅做軟件創(chuàng)新是沒有未來的，一定要做軟硬件協(xié)同創(chuàng)新，DeepSeek證明了這一點，PolarDB的突破同樣證明了這一點。”

至于此次在發(fā)布會上亮相的CXL-Powered PolarDB，楊辛軍在發(fā)布會也強調(diào)，“這次基于CXL Switch內(nèi)存池化的PolarDB數(shù)據(jù)庫只是預發(fā)布，還沒有正式應用到生產(chǎn)環(huán)境中。”

據(jù)悉，接下來PolarDB團隊還將會在GPU+CPU異構(gòu)資源池上繼續(xù)優(yōu)化，滿足大模型對于異構(gòu)算力的應用需求。

03 將大模型，裝進PolarDB里

隨著DeepSeek在年初的開源，大模型正式進入到了人工智能應用爆發(fā)的元年。

誰能抓住這波人工智能應用爆發(fā)的機會？

李飛飛認為，“只有那些將大模型更好地與現(xiàn)有業(yè)務流程、數(shù)據(jù)流程結(jié)合，把成本降低、把資源優(yōu)勢打滿、讓數(shù)據(jù)真正發(fā)揮出價值的企業(yè)，才能抓住這波機會。”

自2025年，以大模型為代表的人工智能時代被劃分為上下半場，上半場的競爭焦點是大模型的預訓練，接下來大模型的預訓練將會呈現(xiàn)出在線化、集中式的趨勢，而下半場本質(zhì)上又回到了傳統(tǒng)的系統(tǒng)和工程領域。

對于數(shù)據(jù)庫廠商而言，“模型即算子”已經(jīng)不再是一個“if”，而成了正在發(fā)生的事，也是在此次發(fā)布會上，PolarDB-Model as an Operator正式對外發(fā)布。

李飛飛在發(fā)布會上介紹稱，“我們現(xiàn)在已經(jīng)可以把包括大模型在內(nèi)的各種各樣的模型作為算子內(nèi)嵌到數(shù)據(jù)庫引擎中，這樣為我們從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)價值帶來了便利，為傳統(tǒng)OLAP的意義和方向會因此得到極大的拓展。”

這是李飛飛堅定看好的發(fā)展趨勢。

為此，PolarDB團隊將包括通義千問、DeepSeek等在內(nèi)的大模型作為算子內(nèi)嵌到了PolarDB數(shù)據(jù)庫中，利用PolarDB的三層解耦架構(gòu)和多主多寫能力彈性伸縮出人工智能推理節(jié)點。

這一波操作下來，極大地簡化了企業(yè)部署和應用大模型過程中數(shù)據(jù)管道，企業(yè)不再需要將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移到專有推理平臺上，將推理結(jié)果拿回來再進行業(yè)務判斷。

實際上，PolarDB-Model as an Operator不僅僅是將大模型內(nèi)嵌到了PolarDB數(shù)據(jù)庫中，還針對大模型做了一系列優(yōu)化。

楊辛軍告訴我們，“由于PolarDB特有的三層解耦架構(gòu)可以實現(xiàn)內(nèi)存的解耦，部署在PolarDB中的大模型就可以將CPU和GPU的資源充分利用起來，在同等GPU算力條件下，部署在PolarDB上的DeepSeek并行用戶訪問量可以提升35倍。”

與此同時，將大模型裝進數(shù)據(jù)庫也避免了企業(yè)私有數(shù)據(jù)出域，為企業(yè)數(shù)據(jù)安全和大模型應用提供了一個新思路。